[사이언스미디어센터] 전문가 의견 <생명・의학 연구 자동화하는 AI 시스템 'Biomni' 개발 (사이언스)>

(엠바고 해제 발송) 유전체・약학 연구 프로세스에 LLM이 참여한다면?

2026. 7. 9.

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전문가 의견 26-083 생명・의학 연구 자동화하는 AI 시스템 'Biomni' 개발 (사이언스)

2026.7.10. **엠바고 10일 03시 해제**

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배경
- 다양한 연구 작업을 자율적으로 수행할 수 있는 범용 생명-의학 인공지능 에이전트가 개발됐습니다.
- 미국 스탠퍼드대 등 연구팀은 생명과학 및 의학 문헌을 분석해 작업 플로우를 생성하는 인공지능(AI) 에이전트인 Biomni를 개발해 10일(한국시간) '사이언스'에 발표합니다.
  - 유전학과 유전체학, 면역학, 약리학, 의학 등 분야의 작업 플로우를 자동화합니다.
- Biomni는 대규모 언어 모델로, 계획 엔진 역할도 겸하고 있습니다.
  - 사용자의 요청을 해석하고, 해당 요청을 충족하기 위한 여러 단계의 하위 작업을 준비할 수 있습니다.
  - 알파폴드-2, ThermoMPNN, 생성 모델 등 다양한 도구를 직접 활용해 분자 설계, 데이터 분석, 실험 프로토콜 생성을 지원합니다.
  - 사전 설정된 템플릿 없이도 워크플로우를 구성하고 실행할 수 있습니다.
- 여러 작업에서 인간과 비교하여 성능을 평가한 결과, Biomni는 전문가 수준의 정확도를 일관되게 유지하면서도 훨씬 적은 시간을 소요하는 것으로 나타났습니다.
- 연구팀은 웨어러블 센서 데이터 분석부터 실험실 연구원을 지원하는 실험 프로토콜 설계에 이르기까지 5가지 사례 연구를 통해 Biomni가 활약할 수 있음을 확인했습니다.
  - 약물 용도 변경 연구를 가속화하고, 클로닝 등 작업을 자율적으로 설계하며, 실험실 자동화 프로토콜을 생성합니다.
- 연구팀은 "연구자들이 창의적인 가설 생성, 실험 혁신 및 학제 간 협업에 노력을 집중할 수 있도록 지원할 수 있다"고 주장했습니다.
  - 다만 심층적인 생물학 통찰이 필요한 작업이나 임상적 추론이 필요한 작업에서는 한계도 보였습니다.
- 논문 제목: Autonomous biomedical research with an artificial intelligence agent (Science)

의견 주신 분들
- 임수종 한국전자통신연구원(ETRI) 언어지능연구실장
- 박종화 울산과학기술원(UNIST) 바이오메디컬공학과 교수

기자 여러분은 아래 주의사항을 참고해 활용해주시길 부탁드립니다.

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- "ㅇㅇㅇ(전문가)는 한국과학기술미디어센터에 ㅁㅁㅁ라고 말했다."

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임수종 한국전자통신연구원(ETRI) 언어지능연구실장

*2026.7.9.

- 이번 연구는 최근 활발하게 논의되고 있는 'AI 과학자(AI Scientist)' 흐름을 대표하는 사례로, 핵심은 새로운 생명과학 전용 모델을 개발했다기보다, 대규모 언어모델(LLM)이 문헌 검색, 데이터베이스 활용, 생명정보학 도구 실행, 코드 작성, 실험 프로토콜 생성까지 연구 전 과정을 하나의 워크플로우로 수행하도록 한 점에 있습니다.

- 기존 연구들이 특정 분석이나 분야에 특화된 AI 에이전트였다면, Biomni는 다양한 생명·의학 연구를 수행할 수 있는 범용 연구 에이전트를 지향했다는 점에서 의미가 있습니다.

- 이번 연구의 가장 큰 의의는 연구자의 반복적이고 시간이 많이 소요되는 작업을 자동화해 연구 생산성을 높일 가능성을 보여준 것입니다. 논문에서도 단일세포 분석, 희귀질환 진단, 전장유전체 연관분석(GWAS) 등에서 전문가와 유사한 정확도를 유지하면서 수행 시간을 크게 단축했다고 제시하고 있습니다.

- 다만 이는 기존에 검증된 분석 절차와 다양한 도구를 효과적으로 연결한 결과에 가깝습니다. 아직 새로운 과학적 발견이나 창의적인 가설 생성 능력이 충분히 입증됐다고 보기는 어렵고, 논문에서도 임상적 판단이나 깊은 생물학적 추론이 필요한 영역에서는 한계를 인정하고 있습니다.

- 근거 측면에서는 공개 벤치마크, 전문가 비교, 실제 wet-lab 검증 사례까지 포함해 비교적 설득력 있는 결과를 제시했습니다. 다만 평가 과제의 범위와 프롬프트 설계가 실제 연구 환경을 얼마나 대표하는지, 다양한 연구실에서도 동일한 성능이 재현되는지는 추가 검증이 필요합니다.

- 또한 Gemini 기반 구글의 AI Co-Scientist, 일본의 Sakana AI, 중국과학원의 ScienceOne과도 기능 등의 비교가 필요합니다. 일단 논문 내용만 봐서는, 구체적이긴 하지만 다른 연구에 비해서 좀 더 제한적이라는 느낌입니다. 물론 이 연구들 역시 선언적인 부분이 강해, 실제로 구현돼 동작하는지는 검증이 필요하긴 합니다.

- 우리나라에도 시사점이 큽니다. 앞으로 AI 과학자의 경쟁력은 거대모델 자체보다 연구데이터, 전문 소프트웨어, 실험장비, 데이터베이스를 효과적으로 연결하는 연구 인프라에서 결정될 가능성이 높습니다. 따라서 국내도 독자파운데이션모델을 통한 범용 LLM 개발뿐 아니라 분야별 연구도구 생태계 구축, 데이터 표준화, 신뢰성 검증 체계 마련에 더욱 투자할 필요가 있습니다. 현 단계의 Biomni는 연구자를 대체하는 AI가 아니라, 연구자의 생산성을 크게 높여주는 연구 보조 플랫폼으로 이해하는 것이 적절하다고 생각합니다.

isj@etri.re.kr

박종화 울산과학기술원(UNIST) 바이오메디컬공학과 교수

*2026.7.9.

AI + BI 가 미래라는 뜻: 이번 스탠퍼드대의 Biomni(Bio + Omni) AI 플랫폼은 한마디로, 생명·의학 연구의 실무 병목 모두를 '자동화'해야한다는 뜻이다. 다만, 아직은 '전문가 수준'이라는 표현은 과장이다. 벤치마크 평균 정확도가 57%에 그치고, 희귀질환 진단 60%, 단일세포 주석 45.8%는 전문가 하한선에 걸친 값이다. 저자들도 임상 판단, 실험 추론, 깊은 생물학적 종합의 한계를 인정한다. 미래에 AI는 과학의 인프라, 곧 반복 계산과 도구 조립을 맡고, 인간은 연구 개발의 방향·가치·철학 판단을 맡게 될것이다.

궁극적 연구 분야는 극노화: 생명공학 AI (BioAI)의 궁극 분야는 '극노화', 곧 항노화+정노화+역노화의 통합으로 수렴하며, 생명공학 AI의 최종 벤치마크는 '인간 수명'을 얼마나 늘렸는가가 될 것이다. 저자 가운데 마이클 스나이더와 교신저자인 유리 라스코비치도 노화 연구에 관여해 왔다. AI 에 큰 투자를 하고 있는 한국은, 30년 뒤 세상에서 가장 오래 살고 행복한 복지국가가 될 수 있다. 이런 무병 장수 행복 사회를 달성하기 위해서는, AI에게 한국형 '초정밀 노화 연관 다중오믹스데이터'를 제공해줘야 한다. 똑똑한 AI일지라도, 결국 가비지 인, 가비지 아웃(Garbage in, Garbage out, 쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다)이기 때문이다.

jongbhak@genomics.org

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2025년 7월 이사회를 구성하고(이사장 노정혜 전 한국연구재단 이사장) 센터장(이근영 전 한겨레 과학전문기자)을 선임했으며, 같은해 9월 개소식을 열며 활동을 시작했습니다.

*참고 기사:

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